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AI 전환, 디지털 전환, 실전 노하우를 공유합니다

AI가 만든 것을 어떻게 검증하십니까 — 답을 가리고, 틀린 것을 세는 법

AI로 만드는 속도는 이제 문제가 아닙니다. 남는 일은 그것이 맞는지 확인하는 일인데, 이 검증은 저절로 되지 않고 설계해야 합니다. 답이 이미 나와 있는 사례를 고르고, 답을 가린 채 풀리고, 맞은 것과 틀린 것을 함께 세는 세 단계와 그 결과를 읽는 방법을 실제 사례로 정리했습니다.

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한 줄로 만든 지도 두 장 — AI로 무엇이 되고 무엇이 안 되는가

AI에게 한 줄만 요청해서 실제로 쓸 수 있는 결과물이 나오는지 지도 두 장을 직접 만들어 확인했습니다. 40분 만에 나온 결과물 뒤에서 데이터를 두 번 갈아엎고 계산 오류를 두 건 잡아야 했습니다. 업무에서 무엇이 되고 무엇이 안 되는지, 형태만 그럴듯한 결과물을 어떻게 걸러내는지 정리했습니다.

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정부가 AI 비용을 대준다 — 지원사업과 바우처 활용법

정부 지원사업은 큰 회사만 받는 게 아닙니다. AI 관련 지원사업 상당수는 중소기업과 소상공인을 겨냥해 만들어졌고, 몰라서 못 쓰는 경우가 많습니다. AI 바우처와 데이터바우처가 무엇이고 어디서 찾는지, 자부담·사후정산 같은 함정을 어떻게 피하는지 정리합니다. 공고를 놓치면 그해는 끝입니다.

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AI가 자신 있게 틀릴 때 — 환각을 다루는 법

AI는 없는 통계를 만들고 존재하지 않는 논문을 인용하면서도, 맞는 답과 똑같이 자신 있게 말합니다. 환각은 버그가 아니라 AI가 답을 만드는 방식 그 자체에서 나옵니다. 왜 생기는지, 그리고 출처 요구와 사람 검수선, 낮은 위험 업무 배치까지 업무에서 이걸 걸러내고 안전하게 쓰는 실무 기준을 정리합니다.

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AI를 우리 시스템에 붙이기 — 연동을 쉽게 이해하기

AI에게 이번 달 매출을 물어도 답하지 못합니다. 우리 장부를 본 적이 없기 때문입니다. 똑똑한 AI가 정작 우리 재고·고객·일정은 모르는 이유, AI를 회사 시스템에 연결한다는 것의 의미, MCP 같은 표준과 ERP 연동을 안전하게 시작하는 법을 정리합니다. 우리 회사의 AI는 여기서 시작됩니다.

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데이터를 밖으로 내보내지 않는 AI — 온프레미스와 데이터 주권

문서를 붙여 넣고 요약을 받는 건 흔한 일이지만, 그 문서가 고객 명단이나 미공개 재무자료라면 이야기가 다릅니다. 그 자료는 이미 남의 서버로 갔습니다. 클라우드 AI에 넣은 데이터가 어디로 가는지, 어떤 회사는 왜 데이터를 밖에 못 내보내는지, 온프레미스와 중간 지대 선택지를 규제와 비용 관점에서 정리합니다.

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AI가 안 되는 일 — 기대를 접어야 할 때를 아는 법

기대가 높아질수록 이것도 AI로 안 되냐는 말이 늘어납니다. 때로는 됩니다. 하지만 때로는 안 하는 게 정답입니다. AI가 답이 아닌 경우를 정확히 아는 것은 AI를 잘 쓰는 것만큼 중요합니다. AI가 구조적으로 못하는 다섯 가지와 기대치를 조정하는 방법을 다룹니다. 한계를 아는 것도 실력입니다.

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AI 사용 정책 만들기 — 직원에게 무엇을 허용하고, 무엇을 금지할 것인가

한쪽에서는 직원이 고객 데이터를 ChatGPT에 넣어 보고서를 만들고, 다른 쪽에서는 쓰지 말라는 분위기에 아무도 손대지 않습니다. 둘 다 정책이 없어서 생기는 문제입니다. 금지 목록이 아니라 경계선으로서의 사내 AI 사용 정책을 3단계로 만드는 방법을 알려드립니다. 경계가 있어야 자유롭습니다.

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AI 파트너와 일하는 법 — 외주를 줘도 실패하지 않는 구조

이거 만들어주세요 하고 넘긴 뒤 몇 달 뒤에 결과물을 받는 구조는 건축에서는 작동하지만 AI에서는 작동하지 않습니다. 데이터를 열면 예상과 다르고 현업이 써보면 다른 게 필요해집니다. 좋은 파트너를 고르는 법, 실패하지 않는 계약 구조, 지식을 내부에 남기는 방법을 소개합니다.

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AI 내제화 vs 외주 — 무엇을 안에 두고, 무엇을 밖에 맡기나

AI를 직접 만들 것인가, 외부에 맡길 것인가. 내부 역량이 부족해 1년을 끌다 완성도 50%짜리가 나오거나, 벤더가 떠난 뒤 아무도 손대지 못하는 시스템이 남거나 — 판단 기준 없이 시작하면 수천만 원이 사라집니다. 내제화와 외주를 가르는 기준과 흔한 실수, 의사결정 프레임을 소개합니다.

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AI가 보고 듣고 만든다 — 멀티모달의 현재

불과 2년 전까지 AI는 텍스트의 세계에 갇혀 있었습니다. 이제 하나의 AI가 글을 읽으면서 이미지를 보고, 음성을 듣고, 영상을 이해하고, 직접 만들어냅니다. 멀티모달 AI가 무엇이고 실무에서 어떻게 쓰이는지, 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지 이야기합니다. 기술 설명보다 중요한 건 일하는 방식의 변화입니다.

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실패하는 AI 프로젝트 - AI 프로젝트가 죽는 순간들

AI 프로젝트는 시스템 오류나 예산 초과로 죽지 않습니다. 회의가 밀리고 담당자가 다른 일에 치이고 누군가 일단 보류하자고 말한 뒤, 아무도 다시 꺼내지 않아서 죽습니다. 이 조용한 죽음의 다섯 단계와, 각 단계에서 프로젝트를 살리는 방법을 이야기합니다. 패턴을 알면 죽기 전에 살릴 수 있습니다.

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